数据治理问题突出，，，，管控工具缺失
随着业务数据增长，，，逐步出现数据标准落地执行不到位、、、、数据标准规范不统一、、、、数据流向不合理等数据问题，，，且目前无专业的数据管控工具，，，影响数据维护及应用效率，，，，缺乏对业务现状及流程的系统梳理，，，也未形成规范化的管理规范，，，数据资产化进程受阻。。
跨数据域数据协同需求凸显，，，现有架构难以支撑
随着各业务系统逐步完善，，跨数据域的分析需求及 BI 报表展示需求逐步产生，，，需进行跨系统计算及数据集中存储以发挥数据潜在价值，，，，但当前数据基础架构缺乏统一的数据底座，，，无法满足数据赋能业务部门、、、、快速响应外部需求及降本增效的需求，，难以支撑企业数字化治理落地。。。
数据应用场景单一，，，，价值挖掘不充分
企业虽积累了车辆运行、、用户行为等多类数据，，但数据应用多停留在基础统计层面，，，，未深入挖掘数据在车辆预见性服务、、全面预算管理、、、、精准营销等场景的价值。。。。缺乏对车辆健康状态分析、、故障预警、、预算全流程数据分析等能力，，无法通过数据指导业务管理改进及业务系统功能优化。。
